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J-GLOBAL ID：201802295943340138   整理番号：18A0386927

切削抵抗と工具振動の影響を考慮した表面粗さのための入れ子ANN予測モデル【Powered by NICT】

A nested-ANN prediction model for surface roughness considering the effects of cutting forces and tool vibrations

著者 (4件)： Chen Yanni (State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Sun Ronglei (State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Gao Yuan (State Key Laboratory of Digital Manufacturing Equipment and Technology, School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) ,  Leopold Juergen (TBZ-PARIV GmbH, 09126 Chemnitz, Germany)
資料名： Measurement  (Measurement)
巻： 98  ページ： 25-34  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0315B  ISSN： 0263-2241  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,表面粗さ(R a)を予測するネスト化したANN(人工ニューラルネットワーク)モデルを示した。特殊ANNは囲まれたANNと出力ANNを含んでいる。囲まれたANNモデルは,それぞれ切削力と工具振動の値を予測するための入力として切削パラメータを用いると,出力ANNモデルへの全ての出力が前進。,Raを予測するための入力として出力ANNは前方valuesand切削パラメータを採用した。ネストされたANNモデルの有効性を検証するために,同じ実験データを用いた従来のANNとRSM(応答曲面法)に基づく数学的及び統計的モデルと比較した。結果はANNは他のモデルよりも優れた予測精度を得るためにより少ない入力変数使用することを示した。さらに,統計的分析は,Raは供給速度に影響され,送り速度,半径方向および接線方向の両方向における切削力と同様に工具振動と意味相関を持つことを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  半径方向 ,  *切削抵抗 ,  統計解析 ,  応答曲面法 ,  *予測モデル ,  接線方向
準シソーラス用語： 送り速度 ,  供給速度 ,  予測精度 ,  切削パラメータ ,  入れ子構造 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 表面粗さ ,  ANN(人工ニューラルネットワーク) ,  RSM ,  旋削

分類 (1件)： 温度測定,温度計  (AD06010K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 切削抵抗 ,  工具 ,  表面粗さ ,  予測モデル